野生家鼠免疫基因表达与循环细胞因子水平的关系

数据集获取

源站：https://search.dataone.org/view/sha256%3A674bc01d7d24666c7143533689a00a3f83fb536ea242f42a7cdddbc703063317

标准获取流程：

1. 访问源站链接，注册/登录账号；
2. 进入数据集详情页，按页面指引申请权限或直接下载；
3. 部分平台提供 SDK，例如：
   • OpenDataLab: pip install openxlab 后 openxlab.dataset.get(...)
   • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
   • 天池: 登录后页面提供直链下载
     以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

1. 定量PCR（qPCR）已广泛用于在多种研究背景中测量基因表达，但所测得的RNA浓度并不总能代表其编码的活性蛋白浓度。这可能是由于转录调控或翻译后修饰，或免疫环境的定位所致，如在感染过程中可能发生的情况。然而，在利用自由生活非模式物种的研究中，例如在生态免疫学研究中，qPCR可能是测量某一感兴趣参数的唯一可选方法，因此理解基因表达与相关效应蛋白水平之间的定量联系至关重要。2. 在本研究中，我们使用qPCR测量了模型物种Mus musculus domesticus野生种群的肠系膜淋巴结（MLN）和脾脏组织中的RNA浓度，并使用血清多重ELISA测量循环细胞因子浓度。3. 在同一免疫基因或蛋白、或相关功能组的基因表达水平与循环细胞因子之间，鲜有显著相关性发现。在观察到显著相关性的情况下，这些相关性最常出现在所测量的组织内（即

从脾组织测得的基因表达水平更可能彼此相关，而不是与从MLN组织测得的基因，或与从血液测得的细胞因子浓度相关）。4. 讨论了测量之间差异的潜在原因，包括衰减率和转录调控网络的差异。我们强调了不同测量在不同研究问题下的相对有用性，并考虑了免疫测定可能推断出的信息。

数据加载示例（图像类）

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

目录组织与标注格式以源站说明和下载后实际文件为准。